¿Puede la inteligencia artificial GPT-4 validar una hipótesis científica? - Parte 2

INTENTO DE VALIDACIÓN DE UNA HIPÓTESIS SOBRE EL CALENTAMIENTO GLOBAL (HIPÓTESIS DEL CAÑÓN DE FUEGO) CON MOTOR DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL BINGCHAT® GPT-4® MEDIANTE DISECCIÓN DEL POSTULADO EN PREMISAS BÁSICAS.

Tal y como vislumbrábamos ya en nuestro anterior trabajo experimental de igual título, Inteligencia Artificial VS Calentamiento Global Acelerado. ¿Puede la inteligencia artificial avalar una hipótesis científica mediante razonamiento automático? (PARTE I), las nuevas posibilidades en este área de la inteligencia artificial utilizando modelos de lenguaje del tipo LLM (Large Language Model) parecen ofrecer un poder francamente disruptivo en el apoyo a la prevalidación y/o validación de hipótesis científicas impensable hace apenas unos años.

(MULTIDISCIPLINARIEDAD. CONOCIMIENTO VERTICAL VS CONOCIMIENTO HORIZONTAL)

El eterno problema de la multidisciplinariedad que afecta especialmente a algunos campos de la investigación en cualquier rama de la ciencia puede encontrar en los modelos de lenguaje un valioso aliado. En este sentido, los modelos de lenguaje LLM como GPT-4 entrenados en diversas áreas del conocimiento científico pueden tornarse en herramientas poderosas en la analítica y validación de hipótesis al aportar un conocimiento transversal sobre materias multidisciplinares en las que los expertos adolecen a veces de falta de visión global maximizada por un cierto egocentrismo departamental. Un claro ejemplo en la falla de esta "correa de transmisión" del conocimiento científico es el caso del cambio climático, una "ciencia" nueva que abarca campos del conocimiento demasiado dispares y que necesita de un conocimiento horizontal en el que la IA puede mostrarse superior a los expertos.

Ni que decir cabe que la IA no podrá sustituir, al menos de momento, la perspicacia intuitiva y la pasión del investigador de campo pero también considero justo reconocer y destacar su capacidad potencial en este aspecto.

El presente estudio no persigue por tanto la revisión formal de una hipótesis desde el método científico sino más bien la exploración de un nuevo escenario que pronto podría alumbrar y verse consolidado en ámbitos académicos y socio-científicos como es la búsqueda de aval y verificación de tesis científicas a través de modelos avanzados de razonamiento automático basados en modelos de lenguaje.

Mediante la detección de incoherencias y con una capacidad de análisis y acceso al conocimiento masivo equiparable e incluso superior al humano y, sobre todo, con una visión transversal de determinados problemas multidisciplinares como el cambio climático, el futuro de esta tecnología augura senderos apasionantes que sin duda pueden imprimir un giro radical a los métodos convencionales de investigación.

Esta inminente llegada al área de la validación de postulados por parte de los modelos de lenguaje podría abrir nuevas puertas a la investigación incluso a personas ajenas al ámbito académico y/o científico y suponer el principio del fin del cientificismo en su acepción más radical llevando la investigación a un nuevo paradigma más versátil, abierto y dinámico.

En resumen y siempre a mi humilde juicio, el apoyo de una tecnología como la inteligencia artificial en la investigación y consolidación del conocimiento científico no solo en campos como la mercadotecnia o las ingeniería sino también en la valoración de hipótesis en ámbitos dispares, es una realidad que nadie podrá eludir en pocos años y que permitirá a personas no especializadas acceder a información compleja de manera mucho más sencilla.